В нашей галактике «Млечный Путь» так много звезд что упорядочить их все весьма не простая задача. В NASA все же решили каталогизировать звезды, приняв новый метода машинного обучения для ускорения процесса. Даже в этот самый момент когда вы читаете, телескопы по всему миру делают бесчисленные изображения ночного неба, и такие новые проекты как Большой синоптический обзорный телескоп (LSST) будет только увеличивать объем получаемых данных, которые в NASA нужно обрабатывать. 

Чтобы помочь анализу, агентство использует некоторые из своих предварительных записей в исследованиях, чтобы по существу «научить» компьютеры как определять закономерности в новых звездах. В Лаборатории реактивного движения NASA начали с 9000 звезд, используя их индивидуальные длины волн чтобы определить их размер, температуру и другие основные свойства. Эти данные были как перекрестные ссылки с «кривыми графиками», представляя собой подробное просеивание звездного света в различные длины волн.

Сочетание этих данных с компьютерными алгоритмами, могут позволить быстро переключаться между доступными изображениями, выявляя закономерности и раскрывая свойства новых звезд, буквально делая это на основе только лишь блеска.

Конечно, машинное обучения не является новшеством для NASA, но этот последний подход немного отличается тем, что он может определить конкретные звездные характеристики. После того как телескоп LSST заработает в полном объеме в 2023 году, этод подход «машинного» освоения космического пространства может облегчить работу астрономам, избавив их от ночного дежурства.